同樣重金投入AI，阿里希望把算力和模型賣出去，騰訊則更想用AI改造原有業務。兩家公司花的是同一種錢，算的卻不是同一本賬。

文丨FT中文網科技與產業主編 閆曼

【編者按】兩三年前，資本市場還在擔心科技巨頭錯過AI。到了今天，數以千億計的資金已經變成數據中心裏的芯片、服務器和機房，投資者開始算另一筆賬：這些錢花得值不值，又要多久才能賺回來？

最新一季財報讓這筆賬變得越來越具體。資本開支快速增長，自由現金流開始承壓，隨後而來的還有折舊和投資回報問題。我們由此推出《巨頭的AI賬本》系列，試着從一張張財報出發，看看AI究竟讓科技巨頭花了多少錢，又在怎樣改變這些公司原來的生意。

阿里和騰訊正在以前所未有的速度為AI花錢。

今年二季度，阿里資本開支達到676.8億元，按年增長75%；騰訊同期資本開支527.8億元，按年增長176%。兩家公司一個季度花出去的錢超過1200億元。雖然雙方統計口徑並不完全相同，這些錢也不能全部算成AI投資，但兩家公司都明確提到，AI基礎設施和計算資源是投入大增的重要原因。

上一篇《巨頭的AI賬本（一）：阿里騰訊的輕資產時代結束了嗎？》討論的是這1200億元帶來的變化。互聯網公司曾經很少需要為收入增長付出如此高昂的資本成本，現在GPU、服務器和數據中心開始大量吞噬現金。

錢花出去只是第一步。接下來幾年資本市場遲早要問另一件事：怎麼賺回來？

把阿里和騰訊的財報放在一起看，會發現兩家公司雖然都在買芯片、服務器和算力，賺錢的思路卻不太一樣。

簡單來說，阿里更像是在賣AI，騰訊更像是在用AI。

阿里的AI已經開始賣錢了

從最新一季財報看，阿里已經能夠給出一部分答案。

2026年6月季度，阿里AI Cloud and Computing Services收入約484億元，外部商業收入增長45%。其中AI相關產品收入約124億元，連續12個季度保持三位數增長。

這個數字值得注意，不是因為124億元已經足以覆蓋阿里的投入，而是阿里已經有了一筆可以明確叫作「AI相關產品收入」的錢。

阿里有阿里雲，這讓它的AI生意從一開始就比較好理解。

企業要訓練模型，需要算力；部署模型，需要推理；開始大量使用Agent，又會增加CPU和GPU需求。這些需求最終都可以通過雲計算收費。過去阿里雲賣服務器、存儲和數據庫，現在又多了模型和AI算力。

某種意義上，AI給雲計算重新制造了一輪需求。

AWS當年把Amazon自己的計算基礎設施變成了一門對外生意，後來成為Amazon最重要的利潤來源之一。今天所有大型雲廠商都希望AI能夠帶來類似的機會，只是這一輪投入比過去更加昂貴。

阿里最新季度資本開支已經相當於營收的25.2%，自由現金流為負446.7億元。AI相關收入的增長很快，但資本開支漲得也很快。

這筆賬因此不能只看收入。假設未來阿里的AI相關收入從124億元增長到200億元甚至300億元，當然是好消息。可如果為了這些新增收入，公司仍然需要以很高的速度購買GPU和服務器，收入增長本身還不能說明投資回報足夠好。

過去投資者看互聯網公司，很習慣問用戶增長多少、收入增長多少、利潤率是多少。到了AI雲這裏，可能還得多問一句：多賺一塊錢，需要再投多少錢？

這也是上一篇討論「互聯網生意重新變重」之後自然留下來的問題。

騰訊沒有一筆單獨的「AI收入」

到了騰訊，這筆賬突然變得難算了。

騰訊今年二季度資本開支527.8億元，按年增長176%。公司還披露，大額AI相關計算資源採購預付款影響了經營現金流。這些計算資源被用於混元模型、WorkBuddy、CodeBuddy、微信AI、其他產品的AI能力，以及外部雲客戶。

騰訊當季自由現金流為負138億元。如果排除計算資源採購預付款，則為正376億元。錢是真金白銀花出去了，財報裏卻很難找到一筆與之對應的「AI收入」。

騰訊當然也有云業務，也可以向企業出售AI服務，但它還有微信、廣告和遊戲。這些纔是騰訊過去多年最重要的生意，也是AI最容易直接進入的地方。

如果AI讓微信廣告推薦更準，最後增加的是營銷服務收入；如果AI幫助遊戲團隊提高開發效率，可能反映在成本和利潤率上；CodeBuddy讓工程師更快完成開發工作，也不會單獨產生一筆「AI收入」。

甚至未來微信裏的搜索、Agent或者其他AI功能產生新的商業價值，究竟應該算AI賺的錢，還是微信賺的錢，也未必容易分開。

這和阿里的情況很不一樣。

阿里可以把新增的計算需求賣給別人，騰訊很大一部分計算需求是自己用掉的。一個更接近基礎設施供應商，另一個更像AI的大用戶。當然，這樣說或許有些太絕對。阿里自己的電商、辦公和消費產品同樣會大量使用AI；騰訊也經營雲計算，對外出售算力和模型能力。區別更多在於，兩家公司手裏最值得AI去改造的資產不同。

騰訊擁有十幾億用戶的微信，還有龐大的廣告和遊戲業務。對於這樣的公司來說，AI未必需要獨立成為一門新生意。

廣告就是一個很典型的例子。假如更好的模型能夠提高廣告匹配和轉化效率，即使提升幅度只有幾個百分點，放到騰訊原有的廣告收入規模上，也可能產生相當可觀的回報。遊戲開發、內容生產和軟件研發也是類似的道理。

Meta這幾年大舉投資AI，很大程度上走的也是這條路。它沒有把AI主要做成一項向Facebook和Instagram用戶收費的新服務，而是先用在推薦和廣告系統裏。AI有沒有價值，最終可以從用戶時長、廣告效率和收入裏體現出來。問題也隨之而來：到底有多少增長應該歸功於AI？

廣告收入變好了，可能因為模型，也可能因為宏觀經濟、廣告需求、產品調整或者用戶增長。遊戲利潤率提高，同樣有很多原因。AI被嵌得越深，反而越難把它從原有業務中剝離出來。

這可能會成為騰訊未來幾個季度一個很有意思的財務現象：公司不斷增加AI投入，卻未必能夠像阿里那樣，拿出一個高速增長的AI收入數據來證明效果。

一筆越來越難算的賬

這並不意味着騰訊的回報一定更差，甚至或許相反。

雲計算增加收入，通常需要增加相應的計算資源。客戶調用模型越多，雲廠商承擔的推理需求也越大。雖然芯片和模型效率一直在提高，但AI收入畢竟不是傳統軟件那種接近零邊際成本的收入。

騰訊如果能用AI提高現有業務的效率，情況會有所不同。微信的用戶已經在那裏，廣告系統已經在那裏，遊戲業務也已經在那裏。AI需要消耗算力，卻不需要重新獲取十幾億用戶。

這兩種模式到底誰的資本回報率更高，目前還看不出來。

阿里的好處是容易算。AI相關產品收入已經可以披露，未來可以繼續觀察收入、資本開支、折舊和自由現金流之間的變化。如果收入增長最終跑贏資本投入，阿里的AI基礎設施就可能成為一門規模很大的新生意。

騰訊的問題幾乎相反。它可能很難證明某一億元收入究竟是不是AI帶來的，卻可能在廣告、遊戲和微信這些已有業務裏慢慢把投入收回來。

所以阿里和騰訊雖然都在大舉購買計算資源，財報最終呈現出來的樣子可能越來越不同。阿里有云計算，也做了多年企業服務。AI需求起來之後，它最順手的做法仍然是把計算能力做成產品，賣給更多客戶。騰訊手裏最值錢的東西一直是微信、遊戲和廣告。與其重新創造一門AI生意，它更容易先把模型塞進這些地方。

這其實也是AI發展到今天一個很有意思的變化。

前幾年大模型啱啱興起時，各家公司做的事情看上去越來越像：買GPU、訓練模型、推出聊天機器人，後來又一起做Agent。排行榜上你追我趕，產品也經常互相借鑑。

但到了開始考慮怎麼收回投資以後，差別又冒了出來。阿里還是更像阿里，騰訊還是更像騰訊。

本文僅代表作者本人觀點作者郵箱 man.yan@ftchinese.com圖片來源 Getty Images

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